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Armijo搜索下的记忆梯度法及其收敛性
引用本文:张祖华,时贞军. Armijo搜索下的记忆梯度法及其收敛性[J]. 运筹与管理, 2007, 16(1): 24-27
作者姓名:张祖华  时贞军
作者单位:曲阜师范大学,运筹与管理学院,山东,日照,276826
摘    要:本文提出一种新的无约束优化记忆梯度算法,在Armijo搜索下,该算法在每步迭代时利用了前面迭代点的信息,增加了参数选择的自由度,适于求解大规模无约束优化问题。分析了算法的全局收敛性。

关 键 词:无约束优化  记忆梯度法  Armijo搜索  全局收敛性
文章编号:23926891
修稿时间:2006-09-04

Convergence of New Memory Gradient Method with Armijo Search
ZHANG Zu-hua,SHI Zhen-jun. Convergence of New Memory Gradient Method with Armijo Search[J]. Operations Research and Management Science, 2007, 16(1): 24-27
Authors:ZHANG Zu-hua  SHI Zhen-jun
Affiliation:College of Operations Research and Management, Qu fu Normal University, Rizhao 278626, China
Abstract:In this paper we present a new memory gradient method for solving unconstrained optimization problems.We use the previous iterative information to generate a new iterate at each iteration with Armijo search rule and add the freedom of some parameters.Therefore it is suitable to solve large scale optimization problems.We analyze the global comvergence under some mild conditions.
Keywords:unconstrained optimization  memory gradient method  Armijo seach rule  global convergence
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